const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const sharp = require('sharp');
const path = require('path');

// 简单的去水印服务（示例实现）
// 实际项目中应该使用更复杂的AI模型

class WatermarkRemover {
  constructor() {
    this.model = null;
    this.isModelLoaded = false;
  }

  // 加载AI模型
  async loadModel() {
    try {
      // 这里应该加载实际的AI模型
      // 目前使用占位符
      console.log('加载AI模型...');
      this.isModelLoaded = true;
      return true;
    } catch (error) {
      console.error('加载AI模型失败:', error);
      return false;
    }
  }

  // 检测水印区域
  async detectWatermark(imagePath) {
    try {
      // 这里应该使用AI模型检测水印
      // 目前返回示例区域
      const image = await sharp(imagePath);
      const metadata = await image.metadata();
      
      // 示例：检测图片中心区域作为水印
      const regions = [{
        x: Math.floor(metadata.width * 0.1),
        y: Math.floor(metadata.height * 0.1),
        width: Math.floor(metadata.width * 0.8),
        height: Math.floor(metadata.height * 0.8)
      }];

      return {
        success: true,
        regions
      };
    } catch (error) {
      return {
        success: false,
        error: error.message
      };
    }
  }

  // 去除水印
  async removeWatermark(imagePath, outputPath, regions = [], mode = 'standard') {
    try {
      const image = sharp(imagePath);
      const metadata = await image.metadata();

      let processedImage = image;

      // 根据模式选择处理策略
      switch (mode) {
        case 'fast':
          // 快速模式：简单模糊
          processedImage = image.blur(3);
          break;
        
        case 'standard':
          // 标准模式：智能填充
          processedImage = await this.intelligentFill(image, regions, metadata);
          break;
        
        case 'fine':
          // 精细模式：高质量修复
          processedImage = await this.highQualityRepair(image, regions, metadata);
          break;
        
        default:
          processedImage = await this.intelligentFill(image, regions, metadata);
      }

      // 保存处理后的图片
      await processedImage.toFile(outputPath);

      return {
        success: true,
        message: '水印去除成功'
      };
    } catch (error) {
      return {
        success: false,
        error: error.message
      };
    }
  }

  // 智能填充算法
  async intelligentFill(image, regions, metadata) {
    try {
      // 这里应该实现更复杂的智能填充算法
      // 目前使用简单的模糊和锐化组合
      
      let processedImage = image;

      // 对每个区域进行处理
      for (const region of regions) {
        // 创建区域掩码
        const mask = await this.createRegionMask(metadata.width, metadata.height, region);
        
        // 对区域进行模糊处理
        const blurredRegion = await image
          .extract(region)
          .blur(2)
          .sharpen();

        // 将处理后的区域合成回原图
        processedImage = await this.compositeImage(processedImage, blurredRegion, region);
      }

      return processedImage;
    } catch (error) {
      console.error('智能填充失败:', error);
      // 如果智能填充失败，返回原图
      return image;
    }
  }

  // 高质量修复算法
  async highQualityRepair(image, regions, metadata) {
    try {
      // 这里应该实现更高质量的去水印算法
      // 可能包括：
      // 1. 使用GAN模型进行图像修复
      // 2. 纹理合成
      // 3. 边缘保持
      
      let processedImage = image;

      for (const region of regions) {
        // 获取区域周围的像素作为参考
        const surroundingPixels = await this.getSurroundingPixels(image, region, metadata);
        
        // 使用周围像素进行纹理合成
        const repairedRegion = await this.textureSynthesis(surroundingPixels, region);
        
        // 合成修复后的区域
        processedImage = await this.compositeImage(processedImage, repairedRegion, region);
      }

      return processedImage;
    } catch (error) {
      console.error('高质量修复失败:', error);
      return image;
    }
  }

  // 创建区域掩码
  async createRegionMask(width, height, region) {
    // 创建指定区域的掩码
    const mask = Buffer.alloc(width * height);
    
    for (let y = region.y; y < region.y + region.height; y++) {
      for (let x = region.x; x < region.x + region.width; x++) {
        if (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height) {
          mask[y * width + x] = 255;
        }
      }
    }
    
    return sharp(mask, { raw: { width, height, channels: 1 } });
  }

  // 获取周围像素
  async getSurroundingPixels(image, region, metadata) {
    // 获取区域周围的像素作为修复参考
    const margin = 10;
    const x = Math.max(0, region.x - margin);
    const y = Math.max(0, region.y - margin);
    const width = Math.min(metadata.width - x, region.width + 2 * margin);
    const height = Math.min(metadata.height - y, region.height + 2 * margin);
    
    return await image.extract({ left: x, top: y, width, height }).toBuffer();
  }

  // 纹理合成
  async textureSynthesis(surroundingPixels, region) {
    // 这里应该实现纹理合成算法
    // 目前返回简单的模糊处理
    return sharp(surroundingPixels).blur(1).sharpen();
  }

  // 图像合成
  async compositeImage(baseImage, overlayImage, region) {
    // 将处理后的区域合成到原图上
    return baseImage.composite([{
      input: await overlayImage.toBuffer(),
      left: region.x,
      top: region.y
    }]);
  }

  // 视频去水印（简化实现）
  async removeVideoWatermark(videoPath, outputPath, regions = [], mode = 'standard') {
    try {
      // 这里应该实现视频去水印算法
      // 可能包括：
      // 1. 逐帧处理
      // 2. 光流计算
      // 3. 时间一致性保持
      
      console.log('视频去水印功能待实现');
      
      // 目前简单复制视频文件
      const fs = require('fs').promises;
      await fs.copyFile(videoPath, outputPath);
      
      return {
        success: true,
        message: '视频处理完成（示例实现）'
      };
    } catch (error) {
      return {
        success: false,
        error: error.message
      };
    }
  }
}

// 创建单例实例
const watermarkRemover = new WatermarkRemover();

// 导出函数
const removeWatermark = async (inputPath, outputPath, options = {}) => {
  const {
    mode = 'standard',
    regions = [],
    taskType = 'image'
  } = options;

  try {
    // 确保模型已加载
    if (!watermarkRemover.isModelLoaded) {
      await watermarkRemover.loadModel();
    }

    if (taskType === 'image') {
      return await watermarkRemover.removeWatermark(inputPath, outputPath, regions, mode);
    } else {
      return await watermarkRemover.removeVideoWatermark(inputPath, outputPath, regions, mode);
    }
  } catch (error) {
    return {
      success: false,
      error: error.message
    };
  }
};

const detectWatermark = async (imagePath) => {
  try {
    if (!watermarkRemover.isModelLoaded) {
      await watermarkRemover.loadModel();
    }
    
    return await watermarkRemover.detectWatermark(imagePath);
  } catch (error) {
    return {
      success: false,
      error: error.message
    };
  }
};

module.exports = {
  removeWatermark,
  detectWatermark,
  WatermarkRemover
}; 